数据集采用2种不同算法进行分类:YOLO V2算法,YOLO V2在保证识别速度的情况下,识别准确率高,YOLO V2框架简单,在进行训练时花费时间少,训练速度快;Faster R-CNN算法,Faster R-CNN在优先保证高准确率的情况下,识别速度较快,训练时间比YOLO V2长。 为了避免陷入毕业即失业的尴尬境地,大学生们通常会选择提前通过职前...
最后成功将单个太 阳能电池板从无人机拍摄的图像中提取并修正角度，同时利 用改进的Faster R-CNN算法进行缺陷识别，结果表明所提 方法可以更准确地识别出积灰和鸟粪等缺陷。关键词：太阳能电池板；目标检测；缺陷识别；图像处理；卷积神经网络 DOI ：10.13335/j. 1000-3673.pst.2021.2373 〇引言 近年来随着社会...
4)在输出端,YOLOv8算法使用解耦头替换了以往的耦合头,将分类和回归解耦为两个独立的分支,通过解耦使各个任务更加专注,从而解决复杂场景下定位不准及分类错误的问题。 OREPA:在线卷积重参数化 卷积神经网络(CNNs)已经在许多计算机视觉任务的应用成功,包括图像分类、目标检测、语义分割等。精度和模型效率之间的权衡也...
数据集采用2种不同算法进行分类:YOLO V2算法,YOLO V2在保证识别速度的情况下,识别准确率高,YOLO V2框架简单,在进行训练时花费时间少,训练速度快;Faster R-CNN算法,Faster R-CNN在优先保证高准确率的情况下,识别速度较快,训练时间比YOLO V2长。 为了避免陷入毕业即失业的尴尬境地,大学生们通常会选择提前通过职前...